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FasterNet 類參數(shù)初始化
將圖像切分為非重疊的圖像塊
PatchEmbed 類
將圖像分解為非重疊的圖像塊有以下幾個好處：
1. 縮小計算量：對于大尺寸的圖像，直接對整個圖像進行處理可能會導(dǎo)致計算和內(nèi)存消耗過大。將圖像切分為小塊可以降低計算量，使得處理更加高效。
2. 提取局部特征：圖像塊相對于整個圖像來說更加局部化，每個圖像塊中的特征更加集中于該塊所對應(yīng)的局部區(qū)域。這有助于模型更好地捕捉圖像中的局部信息和細節(jié)。
3. 支持變尺寸輸入：通過將圖像切分為塊，并對每個塊進行嵌入，可以處理不同尺寸的輸入圖像，而不需要對整個圖像進行大小調(diào)整。
4. 支持并行處理：將圖像分割為塊后，可以并行地對每個塊進行處理，從而加速計算過程。這對于在硬件加速器（如GPU ）上進行高效推斷和訓(xùn)練非常有用。
總之，將圖像分解為非重疊的圖像塊并進行特征嵌入是為了提高計算效率、捕捉局部特征、支持變尺寸輸入和實現(xiàn)并行處理，從而更好地應(yīng)對圖像分析任務(wù)的需求。
dpr
這個列表中的每個值代表了在不同層級的網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用 DropPath 操作的概率。 DropPath 是一種正則化技術(shù)，用于在訓(xùn)練過程中隨機丟棄網(wǎng)絡(luò)中的一些連接，以減少過擬合。通過在不同層級使用不同的DropPath 概率，可以在訓(xùn)練過程中控制不同層級的模型復(fù)雜度，從而增強模型的魯棒性和泛化能力。 需要注意的是， torch.linspace 函數(shù)生成的數(shù)列是一個包含浮點數(shù)的張量，通過 x.item() 將每個張量元素轉(zhuǎn)換為 Python 標量值
構(gòu)建 FasterNet 的多個階段
BasicStage 類
class BasicStage(nn.Module):
def __init__(self,
dim,
depth,
n_div,
mlp_ratio,
drop_path,
layer_scale_init_value,
norm_layer,
act_layer,
pconv_fw_type
):
super().__init__()
# 包含多個 MLPBlock 的序列組成的 blocks 層
blocks_list = [
MLPBlock(
dim=dim,
n_div=n_div,
mlp_ratio=mlp_ratio,
drop_path=drop_path[i],
layer_scale_init_value=layer_scale_init_value,
norm_layer=norm_layer,
act_layer=act_layer,
pconv_fw_type=pconv_fw_type
)
for i in range(depth)
]
self.blocks = nn.Sequential(*blocks_list)
def forward(self, x: Tensor) -> Tensor:
x = self.blocks(x)
return x 作用
將多個 MLPBlock 組成一個階段，每個 MLPBlock 通過前向傳播對輸入數(shù)據(jù)進行處理，并將處理結(jié)果作為下一個 MLPBlock 的輸入。通過堆疊多個 MLPBlock ，可以形成深度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，用于特征提取和信息傳遞.
MLPBlock 類
MLPBlock 中先將輸入特征的維度縮放到 MLP 層的隱藏維度，然后再將隱藏維度縮放回原始維度的操作，有以下幾個原因：
1. 提高模型的表達能力：通過將輸入特征的維度縮放到較高的隱藏維度，可以增加 MLP 層的參數(shù)量和非線性變換的能力，從而提高模型的表達能力。這種縮放操作允許 MLP 層對輸入特征進行更復(fù)雜的非線性變換，以捕捉更多的特征信息。
2. 引入多尺度特征信息：通過縮放到不同的維度，可以在 MLP 層中引入多尺度的特征信息。輸入特征經(jīng)過縮放到隱藏維度后，隱藏維度的特征在不同尺度上進行了變換。隨后再將隱藏維度的特征縮放回原始維度，將不同尺度的特征信息與原始特征進行融合，從而獲得更豐富的特征表示。
x = self . blocks ( x ) return x 3. 控制模型復(fù)雜度：縮放到隱藏維度后， MLP 層的參數(shù)量相對于輸入特征維度會增加。然后，再將隱藏維度的特征縮放回原始維度，可以控制 MLP 層的參數(shù)量，避免模型過于復(fù)雜。這種參數(shù)量的控制可以通過調(diào)節(jié) MLP 比例 mlp_ratio 來實現(xiàn)，從而靈活地平衡模型的復(fù)雜性和性能?？偠灾?#xff0c;通過先縮放維度到隱藏層，再縮放回原維度，可以提高模型的表達能力、引入多尺度特征信息，并靈活控制模型復(fù)雜度。這種設(shè)計可以幫助網(wǎng)絡(luò)更好地學(xué)習(xí)和表示輸入特征的相關(guān)信息。
定義部分卷積模塊
Partial_conv3 類
對每一塊進行 patch 操作
PatchMerging 類
PatchMerging 類用于將輸入特征的補丁進行合并，以減小特征圖的空間尺寸，并可選地對合并后的特 征進行歸一化處理。這個操作通常在多層級特征提取過程中使用，以控制特征的維度和空間尺寸，適應(yīng)不同的任務(wù)和模型結(jié)構(gòu)。